Middle/Senior AI/ML Engineer (Python, FastAPI)

Обязанности

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и создания прототипов до внедрения в production и последующего мониторинга;

• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows, prompt engineering) для миллионов пользователей;

• Проектировать, реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений и интегрировать их в production-сервисы;

• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов;

• Оптимизировать производительность и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях.

• Следить за лучшими практиками и open-source решениями, экспериментировать и внедрять их в продукт.

Требования:

• Уверенное владение Python, опыт создания высоконагруженных сервисов и внедрения LLM-решений в продакшн;

• Опыт работы с LLM API и реализации LLM-based сервисов, понимание нюансов и трейдофов;

• Знание LLM фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, prompt/context engineering);

• Хорошие навыки prompt/context engineering, опыт тестирования и регресс‑проверок промптов, понимание подходов к оценке llm-систем (offline-метрики, human evaluation, llm-as-a-judge, A/B тестирование);

• Опыт создания web-сервисов (FastAPI, asyncio), дизайна чистых и функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами;

• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS/pgvector) для RAG‑решений и не только.

Будет плюсом:

• Знание Java;
• Понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей;
• Опыт обучения и инференса open-source LLM-моделей.

Условия:

• Возможность выбора место работы: удаленно или из офиса;

• Гибкий график рабочего дня;

• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;

• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);

• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.

Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Мы переходим от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам, способным самостоятельно решать задачи в контуре бизнеса: поиск по базе знаний, суммаризация профиля, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком, проактивные подсказки на звонке.

Ищем Senior-инженера, который возьмет на себя архитектурную ответственность за решения с LLM под капотом, выстроит процессы оценки качества и будет писать чистый, поддерживаемый код, готовый к интеграции в продакшн выделенной бэкенд-командой.

Обязанности

• архитектура и разработка: проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов с использованием планирования, function calling и мультиагентной оркестрации
• дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под специфичные бизнес-задачи. Принимать решения о том, когда дообучение необходимо, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
• система оценки (Eval): поддерживать культуру качества, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование, связывать технические метрики с бизнес метриками
• качество кода и интеграция: писать чистый, хорошо документированный и тестируемый python-код, который легко интегрируется и поддерживается бэкенд командой. Формировать стандарты разработки в рамках DS экспериментов и проектировать API-контракты для ML-компонент
• менторство и влияние: участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, декомпозировать бизнес-задачи и предлагать оптимальные ML-решения. Работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами.

Требования

• опыт в DL/NLP от 4 лет включая обучение/дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
• практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
• глубокое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
• сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), написание чистого тестируемого кода (pytest), опыт разработки асинхронных микросервисов. Понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
• оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix). Опыт создания кастомных eval-пайплайнов и понимания того, как метрики влияют на продукт
• работа с данными: опыт предобработки сложных данных для подготовки датасетов, знание SQL
• автономность и коммуникация: Умение переводить неопределённые бизнес-задачи в технический план, аргументированно отстаивать архитектурные решения, работать без микроменеджмента.

будет плюсом:

• опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов
• опыт интеграции ML-решений в высоконагруженные системы
• понимание безопасности LLM-приложений.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы после испытательного срока
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы создаём новый AI-продукт, который поможет школьникам лучше учиться. Наша цель — дать ученикам персонализированную поддержку с учётом уровня знаний, темпа и трудностей: помогать разбираться в сложных темах, закреплять понимание и двигаться дальше.

Продукт рождается прямо сейчас. Нам предстоит найти сценарии, в которых современные AI-технологии приносят реальную пользу в учёбе, проверить гипотезы и превратить их в работающий продукт.

Ищем лида-разработчика, который станет техническим партнёром продакта. Ваша зона ответственности — технические решения и их реализация: от первого прототипа до надёжной работы сервиса.

Это hands-on-роль: значительная часть работы — архитектура, код на Python и code review. Одновременно вы будете задавать техническое направление, помогать коллегам и выстраивать инженерные практики по мере развития продукта.

Наш стек

Основной язык backend-разработки — Python, СУБД — PostgreSQL. AI-инструменты и подходы выбираем под задачи продукта; вы сможете влиять на эти решения и проверять их на практике.

Почему у нас интересно
* Влияние с первых шагов. Вы сможете определять архитектуру и вместе с продактом влиять на то, каким станет продукт
* Работа на переднем крае прикладного AI. Предстоит экспериментировать с новыми возможностями моделей и находить способы сделать их полезными в учёбе
* Задача с понятным смыслом: помочь школьнику разобраться в сложной теме, почувствовать прогресс и увереннее учиться дальше

Приходите создавать продукт, который сделает обучение более персонализированным, понятным и доступным!

Создавать продукт в паре с продактом

Участвовать в поиске решений с самого начала: обсуждать пользовательские проблемы, предлагать варианты, оценивать технические возможности и ограничения.

Превращать возможности AI в полезные учебные сценарии

Проектировать и разрабатывать сервисы, которые используют AI для персонализированного обучения.

Разрабатывать с нуля и доводить до продакшена

Проектировать архитектуру, API и модели данных, писать код и тесты, запускать первые версии и сопровождать сервисы после релиза. Находить баланс между скоростью проверки идеи и качеством решений, на которых будет развиваться продукт.

Быть техническим лидером

Принимать и аргументировать архитектурные решения, декомпозировать сложные задачи, проводить code review и помогать коллегам. Выстраивать практики, которые позволяют команде быстро выпускать изменения и отвечать за их качество.

Использовать возможности платформы и договариваться с командами

Проектировать интеграции, согласовывать технические подходы со смежными командами и доводить совместную работу до результата.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно разрабатываете backend-сервисы на Python и имеете опыт их эксплуатации в продакшене
* Умеете проектировать архитектуру сервисов, API и модели данных, работать с SQL и реляционными базами
* Были техлидом: принимали решения, вели разработку, помогали коллегам и отвечали за результат
* Хотите оставаться практикующим разработчиком: писать код, разбираться в деталях и решать сложные инженерные задачи
* Умеете работать при неопределённости: превращать идею в проверяемую гипотезу, выделять первый шаг и пересматривать решение после новых данных
* Готовы вместе с продактом разбираться в пользовательской задаче и обсуждать приоритеты
* Следите за развитием AI и хотите применять новые подходы в реальном продукте
* Умеете договариваться со смежными командами и понятно объяснять технические решения

* Запускали продукты или сервисы с нуля
* Интегрировали LLM в пользовательские продукты, работали с RAG или оценкой качества ответов моделей
* Работали с образовательными продуктами или персонализацией
* Занимались менторством и развитием инженерных практик